Descubra como lidar com dados desbalanceados em aprendizado de máquina, utilizando técnicas avançadas para equalizar classes e melhorar o desempenho dos algoritmos.

Técnicas de Dados Desbalanceados

Este artigo aborda as técnicas de tratamento de dados desbalanceados utilizando Python e scikit-learn. Serão discutidos conceitos como undersampling, oversampling e ensemble learning para lidar com o desbalanceamento entre classes. O caso prático apresentado na transcrição envolve a predição de fraudes em cartões de crédito, um problema clássico de classificação com dados altamente desbalanceados.

  • Técnicas de tratamento de dados desbalanceados utilizando Python e scikit-learn
  • Conceitos como undersampling, oversampling e ensemble learning
  • Problema clássico de classificação com dados altamente desbalanceados: predição de fraudes em cartões de crédito

Conceitos Importantes

Antes de aplicar as técnicas, é importante entender alguns conceitos: Dados desbalanceados, Undersampling, Oversampling, SMOTE e Ensemble learning.

  • Compreensão de conceitos como dados desbalanceados, undersampling, oversampling, SMOTE e ensemble learning

Etapas do Case

O case segue as seguintes etapas: Carregar bibliotecas e dados, Análise exploratória dos dados, Pré-processamento e transformação, Separar conjuntos de treino e teste, Definir pipelines de machine learning, Aplicar técnicas de balanceamento, Avaliação com validação cruzada e Comparar.

  • Etapas detalhadas do case de tratamento de dados desbalanceados

Análise Exploratória dos Dados

A base de dados analisada consiste em transações realizadas com cartões de crédito, classificadas como fraude ou não fraude. Com um total de 284.807 amostras, a análise revelou que apenas 0,17% das transações são identificadas como fraude, enquanto 99,83% são consideradas não fraudes. Diante dessa distribuição altamente desbalanceada, é crucial adotar técnicas apropriadas para lidar com o problema de classificação.

  • Número de amostras: 284.807
  • Número de fraudes: 492 (0,17% do total)
  • Número de não fraudes: 284.315 (99,83%)
  • A distribuição das classes mostra um desequilíbrio significativo, exigindo abordagens específicas para tratamento.

Pré-processamento e Transformação

As features numéricas foram padronizadas para média 0 e desvio padrão 1, o que é uma prática recomendada para melhorar o desempenho da maioria dos algoritmos. Além disso, o conjunto de dados foi dividido em treino e teste na proporção de 75% e 25%, respectivamente, com estratificação por classe para manter a distribuição de fraudes e não fraudes entre os conjuntos.

  • Padronização das features numéricas para média 0 e desvio padrão 1
  • Divisão do conjunto de dados em treino e teste na proporção de 75% e 25%
  • Estratificação por classe para manter a distribuição das classes entre os conjuntos de treino e teste

Pipelines de Machine Learning

Foram definidos 3 pipelines para treinamento dos modelos: Regressão Logística, KNN (K-Nearest Neighbors) e Decision Tree. Cada pipeline realiza a padronização dos dados antes de aplicar o algoritmo correspondente. Esses algoritmos foram escolhidos devido à sua eficiência em problemas de classificação e à capacidade de lidar com conjuntos de dados de grande escala.

  • Definição de 3 pipelines para treinamento dos modelos
  • Utilização de algoritmos como Regressão Logística, KNN e Decision Tree
  • Padronização dos dados antes da aplicação dos algoritmos

Técnicas de Balanceamento

Diversas abordagens de balanceamento de classes foram aplicadas, incluindo sem balanceamento, undersampling, oversampling, SMOTE, RandomOverSampler e ADASYN. Cada técnica visa lidar com o desequilíbrio entre as classes de fraude e não fraude, contribuindo para aprimorar a capacidade de generalização dos modelos de machine learning.

  • Aplicação de diferentes abordagens de balanceamento de classes
  • Utilização de técnicas como undersampling, oversampling, SMOTE, RandomOverSampler e ADASYN
  • Objetivo de lidar com o desequilíbrio entre as classes de fraude e não fraude

Técnicas de Balanceamento de Dados

Existem diversas técnicas de balanceamento de dados que podem ser aplicadas em conjuntos de dados desbalanceados. No texto, foram mencionadas técnicas como SMOTE, ADASYN, RandomOverSampler e NearMiss, cada uma com suas particularidades e aplicabilidades.

  • SMOTE é uma técnica de oversampling que cria novas amostras sintéticas da classe minoritária, ajudando a balancear o conjunto de dados.
  • ADASYN é uma variação do SMOTE que ajusta a distribuição das amostras sintéticas de acordo com a densidade local.
  • RandomOverSampler é outra técnica de oversampling que replica aleatoriamente as amostras da classe minoritária para balancear o conjunto de dados.
  • NearMiss é uma técnica de undersampling que remove amostras não informativas da classe majoritária, reduzindo o desbalanceamento do conjunto de dados.

Avaliação dos Modelos

A avaliação dos modelos foi realizada por meio de validação cruzada estratificada, dividindo o conjunto de treino em 5 folds. A métrica escolhida para comparar os pipelines foi o F1-score, que balanceia precisão e recall, enquanto o desvio padrão entre as folds foi analisado para medir a variabilidade dos resultados.

  • A validação cruzada estratificada é uma técnica que garante a representatividade das classes em cada fold, evitando viés na avaliação dos modelos.
  • O F1-score é uma métrica que combina precisão e recall, sendo útil para avaliar o desempenho de modelos em conjuntos de dados desbalanceados.
  • Analisar o desvio padrão entre as folds ajuda a medir a estabilidade e a variabilidade dos resultados obtidos na validação cruzada.

Resultados dos Modelos

Os resultados dos modelos foram consolidados em um dataframe para facilitar a análise, onde foram comparados os pipelines utilizando diferentes técnicas de balanceamento de dados. A Regressão Logística com SMOTE obteve o melhor desempenho, seguido pelo oversampling adaptativo (ADASYN), enquanto o undersampling por NearMiss teve o pior desempenho global.

  • A Regressão Logística com SMOTE obteve o melhor F1-score médio, demonstrando a eficácia do balanceamento de dados na melhoria do desempenho do modelo.
  • O ADASYN também apresentou resultados próximos ao melhor pipeline, indicando sua efetividade no tratamento de conjuntos de dados desbalanceados.
  • O NearMiss, por sua vez, obteve o pior desempenho, ressaltando a importância de escolher a técnica de balanceamento mais adequada para cada cenário.

Implantação do Modelo

O pipeline vencedor, composto pela Regressão Logística com SMOTE, foi treinado na base de dados completa e aplicado no conjunto de teste, obtendo um F1-score de 0,62, próximo dos resultados da validação cruzada. Isso aumenta a confiança na capacidade do modelo de generalizar bem para novos dados e ser implantado em produção.

  • Treinar o modelo na base de dados completa e avaliá-lo em um conjunto de teste independente ajuda a verificar sua capacidade de generalização para novos dados.
  • O F1-score próximo entre os resultados da validação cruzada e do conjunto de teste indica a robustez do modelo e aumenta a confiança em sua aplicação em produção.

Conclusões e Aplicações Práticas

O artigo apresentou a importância do balanceamento de dados em problemas de classificação com conjuntos desbalanceados, destacando a eficácia do SMOTE e do ADASYN na melhoria do desempenho dos modelos. Além disso, ressaltou a necessidade de escolher pipelines otimizados e explorar outras técnicas e algoritmos para aprimorar os resultados. Por fim, destacou a relevância das habilidades desenvolvidas para resolver problemas do mundo real de classificação desbalanceada.

  • A importância do balanceamento de dados em problemas de classificação foi evidenciada, ressaltando a eficácia de técnicas como SMOTE e ADASYN.
  • A necessidade de escolher pipelines otimizados e explorar outras técnicas e algoritmos para aprimorar os resultados foi destacada, enfatizando a constante busca por melhorias.
  • As habilidades desenvolvidas ao longo do artigo foram ressaltadas como essenciais para resolver problemas reais de classificação desbalanceada, demonstrando a aplicabilidade prática dos conhecimentos adquiridos.

Conclusão

A aplicação de técnicas avançadas é essencial para lidar com dados desbalanceados e melhorar a precisão dos modelos de aprendizado de máquina, possibilitando sua implantação em cenários reais.